k-近邻算法详解：关键概念、参数选择与应用场景

该思维导图概述了k-近邻算法（k-NN）的关键概念，包括k值、距离度量及其在分类和回归中的应用。强调了参数选择的重要性，特别是k值和距离度量的选择。数据预处理如归一化也被提及，特别是使用scikit-learn库的工具，如KNeighborsClassifier和KNeighborsRegressor。最后，列出了k-NN的应用场景，包括图像识别、文本分类、推荐系统和医疗诊断，展示了该算法的广泛适用性。

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# k-近邻算法详解
- 关键概念
  - k值
    - 决定邻居数量
    - 影响模型性能
  - 距离度量
    - 欧氏距离
    - 曼哈顿距离
    - 余弦相似度
    - 闵可夫斯基距离
  - 分类与回归
    - 分类问题：决定样本类别
    - 回归问题：预测样本值
- 参数选择
  - k值的选择
    - 交叉验证策略
    - 不同k值对结果影响
  - 距离度量选择
    - 数据特征分析
    - 应用场景考虑
- 实现方法
  - 分类
    - k个最近邻样本中出现次数最多的类别
  - 回归
    - k个最近邻样本输出值的平均值
- 数据处理
  - 数据归一化
    - 最大最小归一化（MinMaxScaler）
    - Z-score标准化
  - 实现工具
    - KNeighborsClassifier
      - 用于分类问题
    - KNeighborsRegressor
      - 用于回归问题
- 汇总问题
  - k值
    - 选择邻居数量
  - 最优k值
    - 通过交叉验证
  - 距离计算方式
    - 欧氏、曼哈顿、余弦、闵可夫斯基
  - 数据归一化
    - 最大最小归一化作用
  - k-NN定义
    - 通过查找k个最近邻居做决策
  - 回归策略
    - 取k个邻居输出值的平均
  - scikit-learn工具
    - KNeighborsRegressor
    - MinMaxScaler
  - 特征缩放
    - 消除量纲影响
- 应用场景
  - 图像识别
    - 内容识别
  - 文本分类
    - 文档分类
  - 推荐系统
    - 用户行为推荐
  - 医疗诊断
    - 辅助决策支持

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